智能经济走向规模化，中国移动如何打通网络与智能？
阑夕 2026-11-08 17:00 北京
当越来越多的公司有能力生产智能，就需要有人把智能的供应和使用组织起来。
文 丨 Freeman
从今年下半年开始，整个头部模型市场已经乱成了一锅粥。
如果你留意过各大权威模型榜单，就会发现自下半年以来，TOP 10的排名统计几乎就没消停过，这里面除了美国「御三家」——ChatGPT、Claude以及Gemini——交替领先外，也不乏像Muse、Kimi这些新面孔也在陆续加入、搅动格局。
终于，我们步入了一个「模型溢出」的时代。
虽然这盛世对于用户来说完全可以称得上是甜蜜的负担，但新的问题，从「有没有得选」变成了「该怎么选」。
众所周知，由于训练方向的不同，各家模型的能力差别还是挺大的，有的擅长代码、有的擅长画图、有的擅长写作，还要考虑到Token的成本与消耗，可以说选模型这件事已经成了一个门槛相当之高的精细活。
在这种情况下，组织智能，已经成为了当代最稀缺的能力，没有之一。
这让我想到的是，计算机最初被发明出来的时候，只是一台台可以独立工作的机器，直到互联网出现将它们连接并组织起来，才改变了整个社会的运转方式。
某种程度上，AI也到了需要跨出这一步的时候。
然而比较意外的是，中国移动成为了率先尝试、做出改变的科技大厂。
11月5日至7日，以「共创智能经济新形态」为主题的2026移动网络大会刚在广州落幕，从大会展示的重点来看，中国移动对这轮产业变化的判断已经非常清晰了：
当越来越多的公司有能力生产智能，就需要有人把智能的供应和使用组织起来。
对于运营商而言，这是一个既熟悉、又陌生的使命。
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中国移动这次的布局，首先要从董事长陈忠岳的战略定调说起。
在《网络强基 智能共创》的主旨发言中，中国移动董事长陈忠岳提出一体建强通信网、算力网、智能网，以网络为基础汇聚产业生态合力，推动智能服务走向泛在普惠。
与这套布局一同更新的，还有中国移动的战略品牌体系：
「全球通」从客户品牌升级为通信服务旗舰品牌，「移动云」从云服务产品品牌升级为算力服务旗舰品牌，再加上此次正式发布的全新品牌「移动智能」，通信、算力、智能三大主业，都各自有了面向市场的旗舰品牌。
在这一整体布局中，智能网承担着组织智能的任务，陈忠岳给出的表述是「智能网贯通任务路由，连接模型与场景，让意图高效执行」。
沿着这一战略方向，11月6日，中国移动总经理陈扬帆正式发布了智能网——与通信网、算力网协同构建的网络化人工智能基础设施。
贯穿这套布局的关键词，在于「连接」，这也正是本次大会英文名MobileLink的含义：
以移动网络为纽带，串起通信、算力、智能三大数字底座，再把产业伙伴与大众的日常需求连接起来，让技术能力找到应用场景。
过去说到网络，我们想到的通常是把信息从一个地方送到另一个地方，发送一张照片、加载一条视频，连接的价值也就实现了。
但对于AI来说，把一句需求送进对话框，只是工作的开始，接下来该找哪个模型，要读取哪些资料，需要调用什么工具，几个步骤之间如何衔接，每一步都关系着这件事最后能不能办成。
很多企业对此应该深有体会，在实现AI化的过程中，想让模型干活，是要面临诸多限制的，比如不同的业务系统、不同的统计口径，以及老生常谈的权限等问题，模型再聪明，也不能凭空替企业补上这些条件。
而如果这些工作最终还是要人类来做「搬运工」，显然是一种本末倒置，也无法实现真正意义上的降本增效。
中国移动提出的智能网，就要承担这样的组织工作。
在落实国家「六张网」建设部署的过程中，中国移动一体建强通信网、算力网、智能网，通过三张网的协同，把模型、数据、智能体和工具进一步连接起来，让分散的能力可以协同提供服务。
往通俗了说，通信网和算力网提供连接与计算支撑，智能网负责将这些现有资源组织起来，协同配合把事情做完。
至于为什么是中国移动先人一步实现了智能网的设想，答案也很简单，两个字，底蕴。
网络的覆盖、算力的调度，以及服务海量用户的能力，这些都是运营商长期积累的「家底」，所以由中国移动来做那个上承通信算力、下启消费市场的中间层角色，再合适不过了。
中国移动董事长陈忠岳在大会现场表示，算力建设不只是「看投入」，更需要「比产出」，就是这个意思。
算力建得越多，越需要找到持续使用它的人；模型供给越丰富，越需要让用户方便地用起来，由此看来，智能网会是AI时代在未来不可或缺的重要基础设施之一。
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在这套新的智能供给体系里，中国移动打造的MoMA模型服务平台，是我认为最值得拆解的成果。围绕这一平台，中国移动在算网数智全栈创新论坛上正式启动了MoMA开放计划。
简单来说，MoMA可以被视作连接用户与模型的一整套解决方案，根据现场展出的信息，目前已经汇聚了包括GLM、DeepSeek、Kimi、MiniMax等350多款模型，其中很多都支持合作模型的0day首发，也就是新模型发布当天，就能同步提供服务。
但数量并非关键，MoMA更重要的能力，是根据任务来组织供给。
什么意思呢？
简单的工作，用合适的小模型就能解决，没必要杀鸡用牛刀，复杂任务需要更强的推理能力，也不能为了省一点调用费用耽误了正事，MoMA便会根据任务难度、模型能力进行综合考量，从数百个模型中选中最合适的一款。
不仅如此，算力节点占用情况、网络时延高不高、服务能不能持续响应这些因素，都被纳入了同一套系统。
也就是说，在MoMA的加持下，同一个任务，可以同时拥有更高质量与性价比。
根据中国移动官方披露的数据，MoMA通过智能路由，在同等精度下将推理成本降低了30%，平台服务可用性达到99.95%，这两个数字，已经充分证明了MoMA泛用性的含金量。
我知道，从话题性上讲，MoMA的存在感或许远不及一款SOTA级别的新模型，但在各家模型大厂都在往低成本这个方向发力的背景下，这种工程能力，却直接决定着AI能不能成为一门长久生意。
这事放在个人用户上，可能不会产生太大的体感差距，但要知道，企业流程接入AI是个大趋势，在未来成百上千倍的规模面前，低成本和稳定性的价值，不言而喻。
一次演示可以不计成本，但一项业务却必须算账，这是很简单的道理。
从这个角度看，MoMA承担的是一项持续性的工作，模型公司负责不断更新能力，平台负责让这些变化及时、稳定、划算地抵达用户。
模型发布得越勤，这份工作的价值就越高。
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当然，前面这些判断，最终还是要落到每一个普通人身上。
在如今Personal AI产品已经遍地跑的背景下，中国移动12580智能助理在现场却给我演示了一个非常朴素、却又无比实用的场景：转账。
在收到向指定联系人转账0.1元的指令后，12580智能助理随即自动准备好转账页面并填入收款人和金额，只等用户进行最终确认，用一键式的体验完成了这个高频日常行为。
我几乎是第一时间就get到了中国移动的思路，既然转账可以如此，那日后是不是人类只负责提出需求，静待系统完成那些繁复的步骤，等自己确认就好了？
所谓组织智能，最终就应该体现在这些很小的事情上，用户不需要知道背后调用了哪些能力，也能感受到自己少做了几次中转。
围绕这样的体验，中国移动将12580「一按我帮您」焕新升级为个人智能助理，把记忆、规划和跨应用执行连接起来，通过12580电话、中国移动APP等入口提供服务。
记住一条行程、找回一份笔记、整理会议里的待办事项，都是让AI逐渐理解一个人、接手一些具体工作的过程。
这也是运营商得天独厚的优势之一，手机号码、通信入口、支付服务，甚至延伸到眼镜、录音卡片等设备的终端生态，这些旧业务，都可以经由AI改造之后，为智能服务进入千家万户提供新世界的入口。
在泛全联盟端渠共创合作论坛上发布的2027泛全联盟合作策略，也把AI定制手机和泛终端、Token运营列入了产品与模式升级的方向。
个人助手尚且如此，就更不用提「移动智能」服务矩阵中的MobileWork智能体了，它在未来完全有机会成为企业协作中的核心角色，一手连接业务系统，调用企业知识和专业工具，另一手在完成协同执行后，再把成果交回来，同时管理权限、保留操作记录，也是此次算网数智全栈创新论坛推介的核心产品之一。
前面提到的新品牌「移动智能」，承接的正是这些智能服务：把智能网、模型、数据、平台、工具和应用汇聚起来，让个人和企业都能用上各取所需的能力。这样一来，品牌背后对应的，就是从底层支撑到具体应用的一整套服务。
一言以蔽之，它要解决的，是企业敢不敢把真实工作交给AI的最后一公里。
截至目前，MobileWork智能体月活用户已经超过26万，累计执行任务时长达到135万小时，可以说已经拥有了相当丰富的实战经验。
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讲到这里，也就能理解中国移动为什么如此重视生态了。
它自己有九天安全可信大模型，也在持续深入行业场景，甚至已经收获了不错的成效，比如文旅展区展示了AI三维重建能力，用于文物数字化、数字展厅等场景；大健康展区则把血压、心率、血氧等数据，以及中医体质、舌象等信息汇集起来，形成个人健康画像。
但中国移动并没有选择自己包揽每个环节，因为如果这样做，反而会限制这套供给体系的价值。
算网数智全栈创新论坛上同步启动的九天众擎AI+高价值场景联创计划，就将九天安全可信大模型等全栈能力向生态伙伴全面开放，数智文旅也已成为十大标杆场景之一。
从商业角度上讲，一套新供给得以成立的前提在于「利他」：
模型厂商需要更多客户，终端厂商需要不断更新的智能能力，应用开发者需要减少对接和部署的麻烦，行业客户则希望花出去的钱能够解决问题，只有将各方需求真正关联起来，才可以称之为一套系统。
中国移动要组织的，就是这套系统。
MoMA开放计划围绕Agent、终端、模型、技术、算力五大方向共建生态，配套推出营销资源共享、Token费用扶持、伙伴共赢分成三大激励政策，也是在给这套系统提供运转的动力。
模型接进来，获得新的服务渠道；设备接进来，获得持续的能力供给；开发者接进来，可以把更多精力放在自己的应用上，而这些伙伴带来的新业务，又会扩大网络、算力和模型服务的需求。
在供应链生态合作论坛上发布的移动生态聚合平台，则提供信息共享、能力展示、商机发布、供需对接等服务，让这些合作有了具体的对接渠道。
还是那句话，一种形式的充裕，必然带来另一种形式的稀缺，当模型的选择越来越多，组织、调度和交付，就会成为新的稀缺能力。
通信网打底，算力网支撑，智能网组织协同，MoMA持续供给，再通过个人助理、企业智能体和行业应用进入真实需求，可以说中国移动从无到有搭建的这套全新供给，就是要将模型的智能稳定、便宜地送进日常生活。
最终的目的，当然是让人们不需要先成为半个专家，也能平等享受到AI的便利。